(57)【要約】【課題】燃料電池３の温度が変化したことによって燃料電池３の出力特性が変化した場合においても、燃料電池３の出力特性を精度良く学習する燃料電池システムの制御装置及び制御方法を提供する。【解決手段】燃料ガス及び酸化剤ガスを供給して発電する燃料電池システムの制御装置１３及び制御方法であって、制御装置１３は、燃料電池３の温度に応じて変化する燃料電池３の出力特性であって、基準となる出力特性を前記温度ごとに記憶する記憶部と、上記の基準となる出力特性と燃料電池３の実際の出力特性との関係を学習する出力特性学習部とを備える。【選択図】図１
2006269223.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水素を含有する燃料ガス及び酸素を含有する酸化剤ガスを供給して発電する燃料電池システムの制御装置において、
燃料電池の温度に応じて変化する前記燃料電池の出力特性であって、基準となる出力特性を前記温度ごとに記憶する記憶手段と、
前記基準となる出力特性と前記燃料電池の実際の出力特性との関係を学習する出力特性学習手段、
とを有することを特徴とする燃料電池システムの制御装置。
【請求項２】
前記出力特性は、前記燃料電池から出力される電流、電圧及び電力のいずれか異なる２つの関係であり、
前記出力特性学習手段は、
前記燃料電池から出力される電流、電圧及び電力のいずれかから、前記基準となる出力特性を用いて、前記燃料電池の基準電流、基準電圧及び基準電力のいずれかを算出する基準出力算出手段と、
前記燃料電池から出力される電流、電圧及び電力のいずれかを入力とし、前記基準電流、基準電圧及び基準電力のいずれかと前記燃料電池から出力される電流、電圧及び電力のいずれかとの差、或いは比を出力とする入出力関係を学習する出力差学習手段
とを備えることを特徴とする請求項１記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項３】
前記出力特性は、前記燃料電池から出力される電流と電圧の関係を示す電流電圧特性であることを特徴とする請求項２記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項４】
前記燃料電池システムは、
前記燃料電池の実際の電流を検出する電流検出手段と、
前記燃料電池の実際の電圧を検出する電圧検出手段とを有し、
基準出力算出手段は、前記燃料電池の運転状態から、前記基準となる電流電圧特性を用いて、前記燃料電池の基準電圧を算出する基準電圧算出手段であり、
前記出力差学習手段は、前記実際の電流を入力とし、前記基準電圧と前記実際の電圧との差を出力とする入出力関係を学習する電圧差学習手段である
ことを特徴とする請求項３記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項５】
前記基準電圧算出手段は、前記実際の電流と前記燃料電池の温度から、前記基準電圧を算出する手段であることを特徴とする請求項４記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項６】
前記電圧差学習手段は、前記実際の電流と、前記基準電圧と前記実際の電圧との差との関係を一次関数で近似することを特徴とする請求項４記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項７】
前記出力特性学習手段は、前記燃料電池の運転状態が前記入出力関係を安定して学習することが可能な領域内である場合に限り、前記学習の実施を許可する学習実施判定手段を更に備え、
前記学習実施判定手段において許可された場合に限り、前記電圧差学習手段は前記学習を実施することを特徴とする請求項４記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項８】
前記学習実施判定手段は、前記燃料電池の運転状態が定常状態である場合に限り、前記学習の実施を許可する定常判定手段を含むことを特徴とする請求項７記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項９】
前記定常判定手段は、前記燃料電池の運転状態の分散値が所定値以下となった場合に、学習の実施を許可する手段であり、
前記運転状態とは、前記実際の電圧、前記実際の電流、燃料電池が出力する実際の電力、運転圧力、燃料ガスの利用率、酸化剤ガスの利用率のいずれか、或いは複数の組み合わせであることを特徴とする請求項８記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項１０】
前記学習実施判定手段は、前記実際の電流が、前記学習の実施を許可した時の前記実際の電流に対して、所定値以上の変化がない場合は学習の実施を禁止する電流差判定手段を含むことを特徴とする請求項７記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項１１】
前記学習実施判定手段は、前記実際の電流が第１の所定値以下、或いは、前記第１の所定値より大きい第２の所定値以上である場合には、前記学習の実施を禁止する電流範囲判定手段を含むことを特徴とする請求項６記載の燃料電池システムの制御装置。
【請求項１２】
水素を含有する燃料ガス及び酸素を含有する酸化剤ガスを供給して発電する燃料電池システムの制御方法において、
燃料電池の温度に応じて変化する前記燃料電池の出力特性であって、基準となる出力特性を前記温度ごとに記憶し、
前記基準となる出力特性と前記燃料電池の実際の出力特性との関係を学習する
ことを特徴とする燃料電池システムの制御方法。
【請求項１３】
前記燃料電池の実際の電流を検出し、
前記燃料電池の実際の電圧を検出し、
前記基準となる出力特性と前記燃料電池の実際の出力特性との関係を学習することは、
前記実際の電流から、前記基準となる電流電圧特性を用いて、前記燃料電池の基準電圧を算出し、
前記実際の電流を入力とし、前記基準電圧と前記実際の電圧との差を出力とする入出力関係を学習する
ことであることを特徴とする請求項１２記載の燃料電池システムの制御方法。
【請求項１４】
前記入出力関係を学習することは、前記実際の電流と、前記基準電圧と前記実際の電圧との差との関係を一次関数で近似することであることを特徴とする請求項１３記載の燃料電池システムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃料電池の出力特性を学習する燃料電池システムの制御装置及び制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の環境問題、特に、自動車の排気ガスによる大気汚染や二酸化炭素による地球温暖化の問題に対して、クリーンな排気及び高いエネルギー効率を可能とする電力源、あるいは動力源として、燃料電池技術が注目されている。
【０００３】
燃料電池システムは、その燃料となる水素ガスあるいは水素濃度の高いガスと、酸化剤となる酸素ガスあるいは酸素を含んだ空気とを電解質と電極触媒との複合体である燃料電池に供給し、電気化学反応を起こして、化学エネルギーを電気エネルギーに変えるエネルギー変換システムである。
【０００４】
ところで、燃料電池の温度が変化することによって、燃料電池の電流電圧特性が変化することは一般的に知られている。この温度感度を有する電流電圧特性を学習するシステムとして、特許文献１に開示されたシステムが従来から知られている。特許文献１では、燃料電池の電流と電圧の関係の一次近似式を導出し、この近似式を用いて、燃料電池の電流電圧特性の学習を行っている。
【特許文献１】特開２０００−３５７５２６号公報（特に図２及びその関連記載）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、燃料電池の温度の変化及び電流の変化に対して、電流電圧特性を精度よく学習するためには、燃料電池の運転条件として、想定される温度と電流のすべての組み合わせに対して、安定した運転状態で取得した電流と電圧の充分なデータが必要となる。
【０００６】
ところが、燃料電池システムが車両などに搭載される場合、実際の運転条件は、通常、燃料電池システムの効率や熱水バランスが最良となるように設定される。このため、実際の燃料電池システムにおいて想定される電流と温度のすべての組み合わせに対して充分なデータを取得することが困難であった（第１の問題点）。
【０００７】
また、実際の燃料電池システムの運転条件として、一定の温度や電流電圧の範囲が設定されている場合であっても、温度と電流の組み合わせを自由に変化させることは難しい。なぜならば、燃料電池の温度は、燃料電池の発熱と燃料電池システムの冷却性能との関係によって決まるからである。よって、実際の燃料電池システムの運転条件として設定されている範囲についても、想定される電流と温度の組み合わせに対して充分なデータを取得することは難しかった（第２の問題点）。
【０００８】
第１及び第２の問題点から、温度変化に対する電流電圧特性の学習を精度良く行うことが困難であったという課題が導かれる。
【０００９】
このような問題点及び課題を鑑み、本発明は成されたものであり、その目的は、燃料電池の温度が変化し、燃料電池の出力特性が変化した場合においても、燃料電池の出力特性を精度良く学習することが可能となる燃料電池システムの制御装置及び制御方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために本発明は成されたものであり、その特徴は、水素を含有する燃料ガス及び酸素を含有する酸化剤ガスを供給して発電する燃料電池システムの制御装置及び制御方法において、
記憶手段が、燃料電池の温度に応じて変化する燃料電池の出力特性であって、基準となる出力特性を前記温度ごとに記憶し、
出力特性学習手段が、上記の基準となる出力特性と燃料電池の実際の出力特性との関係を学習することである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、燃料電池の温度が変化したことによって燃料電池の出力特性が変化した場合においても、燃料電池の出力特性を精度良く学習する燃料電池システムの制御装置及び制御方法を提供することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。図面の記載において同一あるいは類似の部分には同一あるいは類似な符号を付している。
【００１３】
[構成]
図１を参照して、本発明の実施形態に係わる燃料電池システムの構成を説明する。燃料電池システムは、水素を含有する燃料ガスと酸素を含有する酸化剤ガスとが供給されて発電する燃料電池スタック３と、燃料電池スタック３へ燃料ガスの一例としての水素ガスを供給するための水素ガス系ラインと、燃料電池スタック３へ酸化剤ガスの一例としての空気を供給するための空気系ラインと、燃料電池スタック３の発電に伴う発熱を冷却するための冷却系ラインと、燃料電池スタック３から出力される電力を制御する電力制御装置２４と、燃料電池システム全体を制御するコントローラ１３とを備える。
【００１４】
燃料電池システムは、燃料が有するエネルギーを直接電気エネルギーに変換する装置であり、燃料電池スタック３は、電解質膜と、電解質膜を挟んで設けられた一対の電極（陽極及び陰極）とからなる膜/電極複合体がセパレータを介して複数積層されてなる。一対の電極のうち陽極（アノード）に水素を含有する燃料ガスを供給するとともに、他方の陰極（カソード）に酸素を含有する酸化剤ガスを供給し、これら一対の電極の電解質膜側の表面で生じる（１）式及び（２）式の電気化学反応を利用して電極から電気エネルギーを取り出す。
【００１５】
アノード反応：Ｈ2→２Ｈ+＋２ｅ−                        （１）
カソード反応：２Ｈ+＋２ｅ−＋（１／２）Ｏ2→Ｈ2Ｏ       （２）
アノードに供給する燃料ガスは、水素貯蔵装置から直接供給する方法や水素を含有する燃料を改質して水素含有ガスを供給する方法などが知られている。水素を含有する燃料としては、天然ガス、メタノール、ガソリン等が考えられる。カソードに供給する酸化剤ガスとしては、一般的に空気が利用されている。
【００１６】
水素ガス系ラインには、燃料電池スタック３よりも上流側に配置された水素タンク２３と、水素タンク２３に接続された水素圧力制御弁１４と、燃料電池スタック３の水素ガス排出口と水素ガス供給口とを接続する水素循環流路２と、水素循環流路２と水素ガス供給流路との接点上に配置されたエゼクタ１と、燃料電池スタック３の水素ガス排出口に接続された水素パージ弁４とが含まれる。
【００１７】
水素タンク２３、水素圧力制御弁１４、エゼクタ１及び燃料電池スタック３（アノード）の水素ガス供給口は、水素ガス供給流路により直列に接続されている。燃料電池スタック３（アノード）の水素ガス排出口及び水素パージ弁４は、水素ガス排出流路により接続されている。水素循環流路２は、水素ガス供給流路と水素ガス排出流路の間を接続している。
【００１８】
水素タンク２３は、水素ガスを高圧状態で貯蔵する。水素圧力制御弁１４は、水素ガスの圧力を燃料電池スタック３において要求される圧力（運転圧）にまで減圧する。燃料電池スタック３から排出される未反応の水素ガス（排水素ガス）は、水素循環流路２を通り、再び燃料電池スタック３へ供給される。エゼクタ１は、水素循環流路２を通ってきた排水素ガスと水素タンク２３から供給される水素ガスとを混合する。水素パージ弁４は、通常閉じられているが、燃料電池スタック３のアノード及び水素ガス系ラインに残留する液体又は気体であって、発電に不要なもの又は発電効率を下げるものをシステム外へ排出する際に開かれる。
【００１９】
水素タンク２３内の水素ガスは、水素圧力制御弁１４、エゼクタ１を通り、燃料電池スタック３の水素ガス供給口へ供給される。燃料電池スタック３の水素ガス排出口から排出される排水素ガスは、水素循環流路２及びエゼクタ１を通り再び水素ガス供給口へ供給される。
【００２０】
燃料電池スタック３の水素ガス供給口での水素ガスの温度と圧力はそれぞれ、水素供給口温度センサ８、水素供給口圧力センサ９で測定される。水素圧力制御弁１４の制御は水素供給口圧力センサ９で測定される圧力により行われる。また、水素タンク２３内の温度及び圧力はそれぞれタンク温度センサ２１、タンク圧力センサ２２によって測定される。
【００２１】
空気系ラインには、燃料電池スタック３よりも上流に配置されたコンプレッサ６と、コンプレッサ６と燃料電池スタック３（カソード）の空気供給口の間に接続された空気流量センサ１６と、燃料電池スタック３の空気排出口に接続された空気圧力制御弁１２とが含まれる。
【００２２】
コンプレッサ６、空気流量センサ１６及び燃料電池スタック３の空気供給口は、空気供給流路７により直列に接続されている。燃料電池スタック３の空気排出口及び空気圧力制御弁１２は空気排出流路１１により接続されている。
【００２３】
コンプレッサ６は、燃料電池スタック３のカソードへ供給される空気を圧縮して空気供給流路７へ送出する。空気流量センサ１６は、燃料電池スタック３のカソードへ供給される空気の流量を計量する。空気圧力制御弁１２は、燃料電池スタック３のカソードへ供給される空気の圧力を調整する。
【００２４】
コンプレッサ６が送出する空気は、空気流量センサ１６を通り、燃料電池スタック３の空気供給口へ供給される。燃料電池スタック３の空気排出口から排出される排空気は、空気圧力制御弁１２を通りシステム外へ排出される。燃料電池スタック３の空気供給口での空気の圧力は空気供給口圧力センサ１５で測定され、空気圧力制御弁１２で制御される。
【００２５】
冷却系ラインには、冷却液が流れる冷却液流路と、冷却液流路上に配置された冷却液温度センサ２８、冷却液循環ポンプ２９及び熱交換器３０とが含まれる。冷却液流路は、燃料電池スタック３内のセパレータに接続され、１つの閉じた循環流路を形成している。燃料電池スタック３は発電する際に発熱を伴う。冷却液は、燃料電池スタック３が発する熱を奪う、即ち冷却する。一方、熱交換器３０は、冷却液の熱を奪ってシステム外へ放出する、即ち放熱する。冷却液循環ポンプ２９は、冷却液流路内において冷却液を一定の方向へ循環させる。これにより、燃料電池からの発熱は、冷却液を解してシステム外へ放出されることになる。なお、冷却液温度センサ２８は冷却液の温度を計測し、冷却液循環ポンプ２９及び熱交換器３０の動作は冷却液の温度に基づいて制御される。
【００２６】
燃料電池スタック３から出力される電流は電流センサ１７で測定され、燃料電池スタック３から出力される電圧は電圧センサ１８で測定される。燃料電池スタック３から取り出される電力は、電力制御装置２４によって制御される。
【００２７】
電力制御装置２４は、燃料電池スタック３と電気負荷の間に配置され、燃料電池スタック３の発電電力を制御する。電力制御装置２４は例えば、昇降圧型のＤＣ／ＤＣコンバータからなる。ＤＣ／ＤＣコンバータの昇圧変換と降圧変換は、動作させるスイッチング素子がそれぞれ異なっている。よって、スイッチング素子へ加える制御信号のデューティ比に制御することにより、所望の電圧を出力させることができる。昇圧時には、入力電圧以上の電圧を出力するようにスイッチング素子が制御され、また、降圧時には、入力電圧以下の電圧を出力するようにスイッチング素子が制御される。
【００２８】
本発明の実施形態では、燃料電池スタック３の運転圧力は可変圧である。即ち、燃料電池スタック３から取り出す出力が高いときには運転圧力を高め、出力が低いときは運転圧力を低める。
【００２９】
燃料電池スタック３内に水溢れ（以下、フラッディングという）が発生した場合や、燃料電池スタック３の運転圧を低下させる場合には、水素パージ弁４を開けて水素循環流路２及び燃料電池スタック３内に存在する水素ガスを排出する。
【００３０】
以上、図１を参照して説明した燃料電池システムの各構成部材の動作は、コントローラ１３により制御されている。
【００３１】
次に、図２を参照して、図１のコントローラが有する機能/手段の構成を説明する。コントローラ１３は、燃料電池スタック３の出力特性であって、基準となる出力特性を燃料電池スタック３の温度ごとに記憶する記憶手段（記憶部３６）と、基準となる出力特性と燃料電池スタック３の実際の出力特性との関係を学習する出力特性学習手段（出力特性学習部３５）とを少なくとも有する。
【００３２】
ここで、燃料電池スタック３の出力特性は、燃料電池スタック３から出力される電流、電圧及び電力のいずれか異なる２つの関係を示す。記憶部３６に記憶された出力特性は、出力特性学習部３５が行う学習において基準となるため、「基準となる出力特性」と呼ぶ。一般的に、燃料電池スタック３の出力特性は、燃料電池スタック３の温度に応じて変化することが知られている。よって、記憶部３６には、基準となる出力特性が温度ごとに記憶されている。燃料電池スタック３の実際の出力特性は、電流センサ１７及び電圧センサ１８により測定された電流電圧値から求められる出力特性、即ち燃料電池スタック３から取り出される出力特性である。
【００３３】
出力特性学習部３５は、燃料電池スタック３から出力される電流、電圧及び電力のいずれかから、基準となる出力特性を用いて、燃料電池の基準電流、基準電圧及び基準電力のいずれかを算出する基準出力算出手段（基準出力算出部４０）と、燃料電池スタック３から出力される電流、電圧及び電力のいずれかを入力とし、基準電流、基準電圧及び基準電力のいずれかと燃料電池から出力される電流、電圧及び電力のいずれかとの差、或いは比を出力とする入出力関係を学習する出力差学習手段（出力差学習部４１）とを備える。
【００３４】
ここで、燃料電池スタック３から出力される電流、電圧及び電力とは、燃料電池スタック３の実際の電流、電圧及び電力の意であり、電流センサ１７及び電圧センサ１８により測定された電流電圧値から求められる。
【００３５】
なお、コントローラ１３は、ＣＰＵ、表示装置３７、入力装置３８、出力装置３９、一時記憶装置（主記憶装置）等を備えている通常のコンピュータシステムにより構成することができる。出力特性学習部３５はＣＰＵ及びこれに接続された一時記憶装置（主記憶装置）で構成される。記憶部３６は、周知の磁気テープ、磁気ドラム、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはＲＯＭ、ＲＡＭなどの半導体メモリー等を用いた記録部である。表示装置３７はＣＲＴ又は液晶などのディスプレイ装置で構成される。入力装置３８はキーボード、マウス、ライトペンまたはフレキシブルディスク装置などで構成される。また出力装置３９はプリンタ装置などにより構成される。
【００３６】
図３は、図２の出力特性学習部３５の更に具体的な構成の一例を示すブロック図である。ここでは、燃料電池スタック３の出力特性が、燃料電池スタック３から出力される電流と電圧の関係を示す電流電圧特性（ＩＶ特性）である。
【００３７】
前述したように、図１の燃料電池システムは、燃料電池スタック３の実際の電流を検出する電流検出手段としての電流センサ１７と、燃料電池スタック３の実際の電圧を検出する電圧検出手段としての電圧センサ１８とを有している。
【００３８】
図３において、出力特性学習部３５は、燃料電池スタック３の運転状態から、基準となる電流電圧特性を用いて、燃料電池スタック３の基準電圧を算出する基準電圧算出手段（基準電圧算出部５０）と、実際の電流を入力とし、基準電圧と実際の電圧との差を出力とする入出力関係を学習する電圧差学習手段（電圧差学習部５１）と、燃料電池スタック３の運転状態が入出力関係を安定して学習することが可能な領域内である場合に限り、学習の実施を許可する学習実施判定手段（学習実施判定部５２）とを備える。ここで、実際の電流とは、電流センサ１７により測定された燃料電池スタック３から出力される電流を示し、実際の電圧とは、電圧センサ１８により測定された燃料電池スタック３から出力される電圧を示す。この場合、記憶部３６は、図１０に示すような、基準となる電流電圧特性を燃料電池スタック３の温度ごとに記憶する。
【００３９】
電圧差学習部５１は、学習実施判定部５２において入出力関係の学習が許可された場合に限り、当該学習を実施する。なお、図２の基準出力算出部４０は図３の基準電圧算出部５０に相当し、図２の出力差学習部４１は図３の電圧差学習部５１に相当する。
【００４０】
学習実施判定部５２は、燃料電池スタック３の運転状態が定常状態である場合に限り、学習の実施を許可する定常判定手段（定常判定部５３）と、実際の電流が、学習の実施を許可した時の実際の電流に対して、所定値以上の変化がない場合は学習の実施を禁止する電流差判定手段（電流差判定部５４）と、実際の電流が第１の所定値以下、或いは、第１の所定値より大きい第２の所定値以上である場合には、学習の実施を禁止する電流範囲判定手段（電流範囲判定部５５）とを含む。
【００４１】
ここで、定常判定部５３は、燃料電池スタック３の運転状態の分散値が所定値以下となった場合に、学習の実施を許可する手段である。なお、燃料電池スタック３の運転状態とは、燃料電池スタック３が出力する実際の電圧、実際の電流、実際の電力、燃料電池スタック３の運転圧力、燃料ガス（水素ガス）の利用率、酸化剤ガス（空気）の利用率のいずれか、或いは複数の組み合わせである。電圧差学習部５１は、定常判定部５３、電流差判定部５４及び電流範囲判定部５５の総てにおいて入出力関係の学習が許可された場合に限り、当該学習を実施する。
【００４２】
[動作]
図４を参照して、図１の燃料電池システムの制御方法を説明する。図４のフローチャートは、図１のコントローラ１３が燃料電池スタック３の出力特性を学習して、燃料電池システムのガス供給及び発電電力を制御する方法を示す。なお、図４のフローチャートは、所定時間周期（例えば10msec周期）で実行される。
【００４３】
コントローラ１３は、先ず、車両に装備されたアクセルの開度及び車速から燃料電池システムの要求発電電力を算出する（Ｓ１段階）。出力特性学習部３５は、燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習を行う（Ｓ２段階）。そして、コントローラ１３は、当該学習の結果に基づいて、要求発電電力から目標電流の算出を行い（Ｓ３段階）、目標電流に基づいて、水素ガス及び空気のガス供給制御を行い（Ｓ４段階）、燃料電池スタック３の発電電力制御を行う（Ｓ５段階）。
【００４４】
次に、Ｓ１段階〜Ｓ５段階での詳細な処理動作の内容を説明する。
【００４５】
先ず、図５を参照して、図４のＳ１段階における処理動作を説明する。ここでは、燃料電池システムに接続された電気負荷の運転状態に基づいて、要求発電電力を算出する。例えば、ハイブリッド型電気自動車へ燃料電池システムを搭載した場合の処理を、図５のフローチャートに示す。
【００４６】
Ｓ１１段階において、車両に備えたアクセルセンサの出力に基づいて、ドライバのアクセルの操作量を検出する。Ｓ１２段階において、車両に備えた車速センサの出力に基づいて、車両の速度を検出する。最後に、Ｓ１３段階において、要求発電電力を算出する。ここでは、アクセルの操作量と車両の速度とに基づいて、図９に示したマップデータを用いて要求発電電力を算出する。
【００４７】
次に、図６を参照して、図４のＳ２段階における電流電圧特性の学習の処理動作を説明する。
【００４８】
（イ）Ｓ２１段階において、出力特性学習部３５は、電流センサ１７及び電圧センサ１８を用いて、燃料電池スタックから取り出される電流及び電圧を検出し、Ｓ２２段階に進み、燃料電池スタック３の温度の検出或いは推定を行う。
【００４９】
なお、燃料電池スタック３の温度の検出或いは推定は、温度センサを燃料電池スタック３に直接装備して直接検出する方法、或いは、冷却液の温度から燃料電池スタック３の温度を推定する方法、排水素ガス又は排空気の温度から燃料電池スタック３の温度を推定する方法などを用いることができる。冷却液の温度から推定する場合、冷却液の燃料電池出口付近に配置された冷却液温度センサ２８を用いて冷却液の温度を測定すればよい。冷却液温度センサ２８が測定した冷却液の温度を燃料電池の温度としても構わない。また、その他の方法として、燃料電池スタック３の冷却液入口及び出口の検出温度を平均化して燃料電池スタック３の温度とする、等の燃料電池スタック３の運転負荷に相関のある箇所の温度を用いてもよい。
【００５０】
（ロ）次に、Ｓ２３段階において、学習実施判定部５２が学習実施判定を行う。学習実施判定は、燃料電池スタック３の電流電圧特性の変化を学習する際に、誤学習の生じる可能性がある条件を排除することを目的とする。学習実施判定部５２が学習を実施できると判定した場合、学習実施許可フラグを１に設定し、学習を実施できないと判定した場合、学習実施許可フラグを０に設定する。なお、Ｓ２３段階の詳細な処理動作は、図７のフローチャートを参照して後述する。
【００５１】
（ハ）次に、Ｓ２４段階において、学習実施許可フラグを判定する。学習実施許可フラグが１である場合はＳ２５段階に進み、学習実施許可フラグが０である場合は図６の電流電圧特性学習フローを終了する。
【００５２】
（ニ）次に、Ｓ２５段階において、基準電圧算出部５０が燃料電池スタック３の基準電圧を算出する。具体的には、Ｓ２１段階で検出した実際の電流、及びＳ２２段階で検出或いは推定した燃料電池スタック３の温度から、図１０に示した温度ごとの基準となる電流電圧特性を用いて、基準電圧を算出する。なお、図１０の２次元マップデータは、実際の電流と燃料電池の温度を入力とし、基準電圧を出力とする電流電圧特性を示している。よって、基準電圧算出部５０は、図１０の２次元マップデータに、Ｓ２１段階で検出した実際の電流、及びＳ２２段階で検出或いは推定した温度を入力し、対応する基準電圧を出力として得ることができる。また、その他の基準電圧の算出方法として、燃料電池スタック３の運転圧力等の運転状態によって電流電圧特性が変化する入力として、基準電圧を出力とするマップデータ、及び関数を適用してもよい。
【００５３】
（ホ）次に、Ｓ２６段階において、電圧差学習部５１は、以下に示す学習式を用いて燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習を実施する。ここでは、（３）式のような１次関数を用いて、燃料電池スタック３の基準となる電流電圧特性に対する、実際の電流電圧特性の電圧変化を学習する。（３）式は、燃料電池スタック３の実際の電流PMICに対する、Ｓ２５段階において算出した基準電圧と、実際の電圧PMIVとの差△PMIVの関係を示す。図１１に示すように、（３）式の学習パラメータＡ、Ｂを算出することにより、燃料電池スタック３の電流電圧特性の変化を学習する。このように、電圧差学習部５１は、実際の電流と、基準電圧と実際の電圧との差との関係を一次関数で近似することにより、燃料電池スタック３の電流電圧特性の変化を学習する。なお、ｋは、学習回数を示す。
【００５４】
△PMIV(k)＝Ａ(k)×PMIC+Ｂ(k)                            （３）
学習パラメータＡ、Ｂは、燃料電池スタック３の電流電圧特性の経時的な変化に対して、時々刻々と変化する特性を備える。また、燃料電池スタック３の実際の電圧には、電圧センサ１８の分解能の影響により、計測誤差が含まれている。したがって、適応パラメータ推定アルゴリズムとして一般的に知られているＲＬＳ（逐次最小２乗法）を適用することが望ましい。ＲＬＳは、アダプティブコントロールの分野で使用されており、一般的な最小２乗法をリアルタイムで演算可能な形へ変形したものである。
【００５５】
（４）式〜（１２）式を参照するＲＬＳは、統計的に学習パラメータを算出できるという特性を備えるため、計測誤差に対する誤学習を防止することが可能になる。また、ＲＬＳ内の忘却係数λの値を０より大きく、１より小さい値に設定することで、現在のデータに対する過去のデータの重みを変更することができる。これにより、燃料電池スタック３の電流電圧特性の経時的な変化に対して、学習パラメータＡ、Ｂを追従させることができる。
【００５６】
ここで、コントローラ１３上で固定小数点演算を行う際に、ＲＬＳ内の（１２）式のP(k)の時間更新時に大きな演算誤差を生じるおそれがあり、結果として誤学習してしまうことが一般的に知られている。なぜなら、P(k)は常に正定値性、対称性の性質を持たなければならない特性であることが前提にあることから、コントローラ１３上で固定小数点にて繰り返し計算を行う際に、量子化誤差の影響により、P(k)の正定値性、対象性が崩れてしまうためである。よって、本発明の実施の形態では、P(k)をUD分解し、上三角行列Uと対角成分Dをそれぞれ時間更新することにより、量子化誤差による演算誤差が生じないようにする。学習パラメータＡ、Ｂの真値がＡ＝PARAM1、Ｂ＝PARAM2である場合、ＲＬＳによる学習パラメータＡ、Ｂの時間変化を図１２に示す。ここでは、最尤法や、一括最小二乗法などのその他の学習パラメータ算出方法を用いても良い。
【００５７】
w T(0)=[A(0),Ｂ(0)]                                     （４）
P(0)=I／ε                                                 （５）
w(k)=[A(k),B(k)]T                                       （６）
y(k)=PMIV(k)                                               （７）
φT(k)=[PMIC(k)、1]                                     （８）
e(k)=y(k)−φT(k)*w(k-1)                                （９）
k(k)=(P(k-1)*φ(k))／(λ+φT(k)*P(k-1)*φ(k))            （１０）
w(k)=w(k-1)+k(k)*e(k)                                 （１１） 
P(k)=（1/λ）*{P(k-1)−(P(k-1)*φ(k)*φT(k)*P(k-1))
／(λ+φT(k)*P(k-1)*φ(k))}            （１２）
ここで、Iは単位行列、λは忘却係数、εは小さな正定数を示し、最小２乗法においてλは１であり、重み付き最小２乗法において0＜λ＜1である。なお、ＲＬＳ（逐次最小２乗法）については、「制御のためのシステム同定」（東京電機大学出版局）、「適応信号処理アルゴリズム」（培風館）、「応用カルマンフィルタ」（朝倉書店）などの文献において詳細な記載がある。
【００５８】
次に、図７を参照して、図６のＳ２３段階における学習実施判定の処理動作を説明する。
【００５９】
（Ａ）先ず、Ｓ２３１段階において、学習実施判定部５２は、学習実施許可フラグに０をセットし、初期化を行う。次に、Ｓ２３２段階において、定常判定部５３は、燃料電池スタック３の定常発電の判定を行い、燃料電池システムの運転状態によって安定して計測できない条件の除去を行う。ここでは、燃料電池スタック３の実際の電圧の分散値が所定値以下になった場合に、定常と判定して学習の実施を許可する。ここで、所定値として、分散値が実電圧を検出するセンサの分解能の影響で生じる最大値を設定する。また、分散値は、実際の電流、実際の電力、燃料電池スタック３の運転圧力、燃料ガス（水素ガス）の利用率、酸化剤ガス（空気）利用率などの前記燃料電池の運転状態に起因するその他のものを用いてもよい。
【００６０】
（Ｂ）次に、Ｓ２３３段階において、Ｓ２３１段階で定常状態であると判定された場合には、Ｓ２３４段階に進み、定常状態でないと判定された場合は図７の学習実施判定フローを終了する。この場合、学習実施許可フラグは０のままなので、学習実施判定部５２は、学習実施を許可しないことになる。
【００６１】
（Ｃ）Ｓ２３４段階において、電流範囲判定部５５は、学習可能電流領域判定を行い、Ｓ２３３段階にて定常判定された場合であっても、燃料電池スタック３から取り出される電流によって電圧が安定して計測ができない条件の除去を行う。
【００６２】
具体的には、電流範囲判定部５５は、図１３に示すように、実際の電流が第１の所定値以下、或いは、第１の所定値より大きい第２の所定値以上である場合には、学習の実施を禁止する。そして、実際の電流が第１の所定値から第２の所定値の間の学習可能領域内である場合に限り、学習実施を許可する。
【００６３】
ここで、「第１の所定値」以下の領域を、極低負荷の活性化分極の電圧降下（活性化過電圧）が顕著に現れる領域とし、「第２の所定値」以上の領域を、極高負荷の濃度分極の電圧降下（濃度過電圧）が顕著に現れる領域とする。活性化過電圧及び濃度過電圧が顕著に現れる領域は、電流の変化量に対して、電圧の変化が大きく、安定して電圧が検出できない。よって、燃料電池スタック３の実際の電流が、第１の所定値より大きく、第２の所定値小さい場合は、安定して電圧が計測できる取り出し電流だと判定し、Ｓ２３５段階に進み、そうでない場合は、学習実施判定を終了する。この場合、学習実施許可フラグは０のままなので、学習実施判定部５２は、学習実施を許可しないことになる。
【００６４】
（Ｄ）Ｓ２３５段階において、電流差判定部５４は、実際の電流が、学習の実施を許可した時の実際の電流に対して、所定値以上の変化がない場合は学習の実施を禁止する。即ち、狭い運転領域で連続して学習を実施しない判断を行う。図１４に示すように、実際の電流に対する、基準電圧と実際の電圧との差の関係が、図６のＳ２６段階で用いた学習式に対して、表現できない特性が生じた電流域で運転された場合に、誤学習してしまう恐れがある。よって、実際の電流と、前回学習を実施した時の実際の電流との差の絶対値が所定値以下の場合（Ｓ２３５段階でＮＯ）は、狭い運転領域で連続して学習を実施すると判断し、学習実施判定を終了する。そうでない場合（Ｓ２３５段階でＹＥＳ）はＳ２３６段階に進む。
【００６５】
（Ｅ）Ｓ２３６段階において、学習実施判定部５２は、総ての学習実施条件を満たしている（Ｓ２３３段階、Ｓ２３４段階、Ｓ２３５段階において総てＹＥＳ）と判定したので、学習実施電流に燃料電池の取り出し電流（実際の電流）を代入する。最後に、Ｓ２３７段階において、学習実施許可フラグに１をセットし、学習実施判定を終了する。
【００６６】
なお、図７のフローが終了した後、図４のＳ３段階に戻り、Ｓ２段階で学習した学習パラメータＡ、Ｂに基づいて、コントローラ１３は、Ｓ１段階で求めた要求発電電力を実現するための目標電流の算出を行う。
【００６７】
次に、図８を参照して、図４のＳ４段階におけるガス供給制御の処理動作を説明する。Ｓ４段階では、Ｓ３段階で算出した目標電流を実現するために、水素ガス及び空気のガス供給制御を行う。
【００６８】
（ａ）Ｓ４１段階において、コントローラ１３は、目標ガス圧力を算出する。この目標ガス圧力は、目標電流に基づいて、図１５に示したテーブルデータを用いて算出される。なお、図１５のテーブルデータは燃料電池スタック３の発電効率などを考慮して設定される。
【００６９】
（ｂ）Ｓ４２段階に進み、コントローラ１３は、水素ガスの圧力制御を行う。ここでは、目標ガス圧力に基づいて、水素圧力制御弁１４を操作することによって水素圧力の制御を行う。水素圧力制御弁１４の操作は、水素供給口付近の配置された水素供給口圧力センサ９で検出した水素ガスの圧力と目標ガス圧力との偏差に基づいて、フィードバック制御により水素圧力制御弁の指令開度を決定することにより、実行される。尚、このフィードバック制御は、ＰＩ制御やモデル規範型制御など一般的によく知られている方法により構成することができる。また、ここで算出された水素圧力制御弁１４の指令開度は、コントローラ１３から水素圧力制御弁１４の駆動回路に対して指示されて、水素圧力制御弁１４が指令開度に従って駆動される。
【００７０】
（ｃ）次に、Ｓ４３段階において、コントローラ１３は、空気の流量制御を行う。ここでは、先ず目標電流に基づいて、図１６に示したテーブルデータを用いて目標空気流量を算出する。このテーブルデータは、燃料電池スタック３内部で局所的な空気供給不足が起きないような空気利用率となるように設定される。
【００７１】
次に、Ｓ４１で求めた目標ガス圧力と目標空気流量とに基づいて、図１７に示したマップデータを用いてコンプレッサ指令回転数を算出する。図１７のマップデータは、コンプレッサ６の回転数と圧力比に対する空気流量の特性に基づいて設定される。また、ここで算出されたコンプレッサ指令回転数は、コントローラ１３からコンプレッサ６の駆動回路に対して指示されて、コンプレッサ６が指令回転数に従って駆動される。
【００７２】
（ｄ）最後に、Ｓ４４段階において、コントローラ１３は空気の圧力制御を行う。ここでは、目標ガス圧力に基づいて、空気圧力制御弁１２を操作することによって空気圧力の制御を行う。空気圧力制御弁１２の操作は、空気供給口付近に配置された空気供給口圧力センサ１５で検出した燃料電池スタック３内の空気圧力と目標ガス圧力との偏差に基づいて、フィードバック制御により空気圧力制御弁１２の指令開度を決定することにより、実行される。なお、このフィードバック制御は、ＰＩ制御やモデル規範型制御など一般的によく知られている方法により構成することができる。また、ここで算出された空気圧力制御弁１２の指令開度は、コントローラ１３から空気圧力制御弁１２の駆動回路に対して指示されて、空気圧力制御弁１２が指令開度に従って駆動される。
【００７３】
なお、図８のガス供給制御フローを実施した後に、図４のＳ５段階に戻り、Ｓ１段階で求めた要求発電電力に基づいて、燃料電池スタック３の発電電力制御を行う。要求発電電力は、コントローラ１３から電力制御装置２４に対して指示され、発電指令電力に従って燃料電池スタック３の発電電力が制御される。
【００７４】
図４〜図８に示した一連の動作は、図４〜図８と等価なアルゴリズムのプログラムにより、図１に示した燃料電池システムの制御装置（コントローラ１３）を制御して実行出来る。このプログラムは、コントローラ１３を構成するコンピュータシステムのプログラム記憶装置（図示省略）に記憶させればよい。また、このプログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体に保存し、この記録媒体をコントローラ１３のプログラム記憶装置に読み込ませることにより、図４〜図８に示した一連の動作を実行することができる。ここで、「コンピュータ読取り可能な記録媒体」とは、例えばコンピュータの外部メモリ装置、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどのプログラムを記録することができるような媒体などを意味する。具体的には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯディスク、カセットテープなどが「コンピュータ読取り可能な記録媒体」に含まれる。
【００７５】
[作用/効果]
請求項１記載の制御装置及び請求項１２の制御方法では、記憶部３６が温度ごとの燃料電池スタック３の基準となる出力特性を記憶し、出力特性学習部３５が基準となる出力特性と燃料電池スタック３の実際の出力特性との関係を学習する。このことにより、燃料電池スタック３の温度に応じた出力特性の変化を学習する必要がなくなる。これにより、燃料電池スタック３の温度が変化したことによって燃料電池スタック３の出力特性が変化した場合においても、燃料電池スタック３の出力特性を精度良く学習することが可能となる。
【００７６】
請求項２記載の制御装置では、基準出力算出部４０が燃料電池スタック３の基準となる出力特性用いて基準出力を算出し、出力差学習部４１がこの基準出力と燃料電池スタック３の実際の出力との差から、燃料電池スタック３の出力特性を学習することができるので、燃料電池スタック３の出力特性を精度良く学習することができる。
【００７７】
請求項３記載の制御装置では、請求項２における出力特性を燃料電池スタック３の電流電圧特性とする。ここで、燃料電池スタック３の電流と電圧は広い領域で特性の変化が小さい状態量として一般的である。これにより、広い領域で特性の変化が小さい状態量の関係を用いて燃料電池スタック３の出力特性を学習することができるので、学習に必要なデータを安定して検出することができ、燃料電池スタック３の出力特性を精度良く学習することが可能となる。また、燃料電池スタック３のガス供給量と相関のある電流に応じた燃料電池スタック３の出力特性の変化を学習するので、出力特性の変化をガス制御へ拡張することが容易となる。
【００７８】
請求項４記載の制御装置及び請求項１３の制御方法では、基準電圧算出部５０が燃料電池スタック３の運転状態（実際の電流）から、基準となる電流電圧特性を用いて、燃料電池スタック３の基準電圧を算出し、電圧差学習部５１が実際の電流と、基準電圧と実際の電圧との差との関係を学習する。これにより、燃料電池スタック３の基準となる電流電圧特性から得られた基準電圧と燃料電池スタック３の実際の電圧との差から、燃料電池スタック３の電流に対する電圧降下を学習することができるので、燃料電池スタック３の出力としての変化を容易に知ることができる。
【００７９】
請求項５記載の制御装置では、基準電圧算出部５０が、実際の電流と燃料電池スタック３の温度から基準電圧を算出する。これにより、燃料電池スタック３の運転状態として、実際の電流と燃料電池スタック３の温度に応じた燃料電池スタック３の基準電圧を計算することができる。したがって、電流あるいは温度が変化した場合でも、基準電圧と実際の電圧の関係を学習することが可能となる。
【００８０】
請求項６記載の制御装置及び請求項１４の制御方法において、電圧差学習部５１は、実際の電流と、基準電圧と実際の電圧との差との関係を一次関数で近似する。これにより、一次関数という、単純な構成で学習ロジックを構成することができる。また、一次関数という、電流の大きさによって学習値の変化が小さい関数を用いることによって、運転条件が限定された場合でも学習精度を向上させることができる。
【００８１】
請求項７記載の制御装置では、燃料電池スタック３の運転状態が入出力関係を安定して学習することが可能な領域内である場合に限り、学習実施判定部５２が学習の実施を許可する。これにより、学習精度を向上させることができる。ここで、入出力関係は、燃料電池スタック３の運転状態が実際の電流を入力とし、基準電圧と実際の電圧との差を出力とする関係である。
【００８２】
請求項８記載の制御装置では、燃料電池スタック３の運転状態が定常状態である場合に限り、定常判定部５３が学習の実施を許可する。これにより、燃料電池スタック３の負荷変動したときの電流や電圧の変動による誤学習を防止することができ、燃料電池スタック３の電流電圧特性を精度良く学習することができる。
【００８３】
一般的な定常発電運転判断方法は、燃料電池スタック３の運転状態を検出するセンサの分解能の計測誤差を懸念して、ローパスフィルタリング処理後の今回値と前回値の変化量により行う事は容易に考えられるが、高周波成分が除去され、また位相も遅れてしまうため、定常発電判断を誤判断してしまう。これに対して、請求項９記載の制御装置では、定常判定部５３が、燃料電池スタック３の実際の電圧などを含む燃料電池スタック３の運転状態の分散値が所定値以下となった場合に学習の実施を許可する。実際の電圧のように、燃料電池スタック３の運転状態の分散値を用いることによって、高周波成分の除去や、位相の遅れが生じない定常発電判断を行うことができる。したがって、正確に定常発電運転判断を行うことが可能になり、燃料電池スタック３の電流電圧特性を精度良く学習することができる。
【００８４】
請求項１０記載の制御装置では、燃料電池スタック３の実際の電流が学習の実施を許可した時の実際の電流に対して所定値以上の変化がない場合、電流差判定部５４が学習の実施を禁止する。これにより、燃料電池スタック３の負荷が限定された場合に、学習の実施を禁止することができる。燃料電池スタック３の電流が狭い領域に限定された場合には、燃料電池スタック３の電圧を検出するセンサの分解能や、狭い電流域における学習式に対する実際のズレが生じるため誤学習の可能性があるが、このような語学習を防止することができ、燃料電池スタック３の電流電圧特性を精度良く学習することができる。
【００８５】
請求項１１記載の制御装置では、実際の電流が第１の所定値以下、或いは、第１の所定値より大きい第２の所定値以上である場合には、電流範囲判定部５５が学習の実施を禁止する。ここで、「第１の所定値」以下の領域を、極低負荷の活性化分極の電圧降下が顕著に現れる領域とし、「第２の所定値」以上の領域を、極高負荷の濃度分極の電圧降下が顕著に現れる領域とする。これらの領域における燃料電池スタック３の電流の変化量に対して、電圧の感度が高い領域では、学習の更新を禁止することができる。したがって、燃料電池スタック３の電圧を安定して計測できるため、燃料電池スタック３の電流電圧特性を精度良く学習することができる。
【００８６】
そのほか、本発明の実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。
【００８７】
車載用燃料電池スタックでは、ドライバの運転や、外気条件等の影響により、燃料電池スタックの運転温度は出力に対して一様ではない。電流電圧特性を、横軸を電流、縦軸を電圧とした関数で近似すると、電流電圧特性の温度感度分、推定精度が悪化してしまう。
【００８８】
そこで、燃料電池スタックの電流電圧特性（ＩＶ特性）の変化を、横軸を電流、縦軸をノミナルＩＶ特性（ROM定数）と実際の電圧との偏差（△PMIV）とした関数（図１１及び（３）式参照）で近似して推定を行う。温度感度を持ったノミナルＩＶ特性（ROM定数）と実際の電圧との偏差により推定することにより、ドライバの運転や、外気温の変化によって変動する温度による影響を抑制することができ、電流電圧特性の学習精度が向上する。
【００８９】
また、ノミナルＩＶ特性（ROM定数）演算と、実際の電圧の計測に、ＣＡＮの通信遅れが存在するため、上記の偏差の算出を行う際は、ＣＡＮの通信遅れ、ＰＭの応答遅れを加味して算出する。これにより、電流電圧特性を精度良く学習することができる。
【００９０】
また、推定する関数を、例えば（３）式に示すような電圧差＝A×電流＋Bの１次関数にて推定する。１次関数で近似することにより、どの負荷（電流）での学習データにおいても 定格付近の劣化状況を推定することができる。
【００９１】
また、推定の導出方法としてＲＬＳなどの最小二乗法を用いる場合には、電流のオーダーを低くすることにより、学習パラメータＡのオーダーを高くする。学習パラメータＡ、Ｂの係数のオーダーを近くしてやることにより、固定少数点設計時の量子化誤差が微小になり、電流電圧特性を精度良く学習することができる。
【００９２】
また、学習の更新を前回学習した運転点より、所定負荷以上変動した場合に行う。１次関数にて近似を行なったが、実際は計測誤差や、若干の特性ズレ等が考えられる。よって、狭い運転領域で学習した場合、誤学習してしまう恐れがある。よって、前回学習した負荷（電流）から所定負荷以上偏差が生じた場合、学習を更新することにより、誤学習を防止する。
【００９３】
上記のように、本発明は、１つの実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。即ち、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を包含するということを理解すべきである。したがって、本発明はこの開示から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ限定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の実施形態に係わる燃料電池システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１のコントローラの詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】図２の出力特性学習部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】図１の燃料電池システムの制御装置（コントローラ）を用いた燃料電池システムの制御方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】図４のＳ１段階の詳細な処理動作を示すフローチャートである。
【図６】図４のＳ２段階における電流電圧特性の学習の処理動作を示すフローチャートである。
【図７】図６のＳ２３段階における学習実施判定の処理動作を示すフローチャートである。
【図８】図４のＳ４段階におけるガス供給制御の処理動作を示すフローチャートである。
【図９】図１の燃料電池システムを搭載した車両の速度に応じた、アクセルの操作量と要求発電電力との関係を示すデータマップである。
【図１０】記憶部に記憶された、燃料電池スタックの温度ごとの電流電圧特性の一例を示すグラフである。
【図１１】燃料電池スタックの実際の電流PMICに対する、Ｓ２５段階において算出した基準電圧と、実際の電圧との差△PMIVの関係を示すグラフである。
【図１２】ＲＬＳによる学習パラメータＡ、Ｂの時間変化を示すグラフである。
【図１３】安定して電圧が計測できる電流の範囲を説明するためのグラフである。
【図１４】狭い運転領域で連続して学習を実施したために誤学習をしてしまった場合の例を示すグラフである。
【図１５】目標電流に対する目標ガス圧力の関係を示すテーブルデータの一例を示すグラフである。
【図１６】目標電流に対する目標空気流量の関係を示すテーブルデータの一例を示すグラフである。
【図１７】目標空気流量に対するコンプレッサの指令回転数の関係を目標ガス圧力毎に示すテーブルデータの一例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００９５】
１…エゼクタ
２…水素循環流路
３…燃料電池スタック（燃料電池）
４…水素パージ弁
６…コンプレッサ
７…空気供給流路
８…水素供給口温度センサ
９…水素供給口圧力センサ
１１…空気排出流路
１２…空気圧力制御弁
１３…制御装置（コントローラ）
１４…水素圧力制御弁
１５…空気供給口圧力センサ
１６…空気流量センサ
１７…電流センサ
１８…電圧センサ
２１…タンク温度センサ
２２…タンク圧力センサ
２３…水素タンク
２４…電力制御装置
２８…冷却液温度センサ
２９…冷却液循環ポンプ
３０…熱交換器
３５…出力特性学習部（出力特性学習手段）
３６…記憶部（記憶手段）
３７…表示装置
３８…入力装置
３９…出力装置
４０…基準出力算出部（基準出力算出手段）
４１…出力差学習部（出力差学習手段）
５０…基準電圧算出部（基準電圧算出手段）
５１…電圧差学習部（電圧差学習手段）
５２…学習実施判定部（学習実施判定手段）
５３…定常判定部（定常判定手段）
５４…電流差判定部（電流差判定手段）
５５…電流範囲判定部（電流範囲判定手段）
【図１】
2006269223.tif 000003
【図２】
2006269223.tif 000004
【図３】
2006269223.tif 000005
【図４】
2006269223.tif 000006
【図５】
2006269223.tif 000007
【図６】
2006269223.tif 000008
【図７】
2006269223.tif 000009
【図８】
2006269223.tif 000010
【図９】
2006269223.tif 000011
【図１０】
2006269223.tif 000012
【図１１】
2006269223.tif 000013
【図１２】
2006269223.tif 000014
【図１３】
2006269223.tif 000015
【図１４】
2006269223.tif 000016
【図１５】
2006269223.tif 000017
【図１６】
2006269223.tif 000018
【図１７】
2006269223.tif 000019